動的ニューラルネットワーク

動的ニューラルネットワークは、入力の複雑さや計算制約に応じて構造やパラメータを調整できる適応型モデルです。訓練や推論中にこれらの調整が行われることで、静的なアーキテクチャと比較して、動的ニューラルネットワークはより高い効率性、適応性、およびスケーラビリティを提供します。これにより、リソースの利用を最適化し、モデルの性能を向上させることができます。動的ニューラルネットワークは、複雑で変化するタスクシナリオにおいて広く使用されています。